新冠肺炎疫情沖擊下中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與減排效益研究——基于可計(jì)算一般均衡模型

洪競(jìng)科 王小苑

（重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院，重慶 400044）

引 言

隨著城市交通的發(fā)展、貿(mào)易旅行的增加、人流物流快速流動(dòng)與聚集，疫情擴(kuò)散的速度與風(fēng)險(xiǎn)也呈幾何級(jí)數(shù)上升［1］。嚴(yán)重的公共衛(wèi)生事件可能引發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)，常常伴隨強(qiáng)烈的公眾恐慌和持續(xù)的經(jīng)濟(jì)低迷。新冠肺炎疫情的暴發(fā)作為史上最嚴(yán)重的全球突發(fā)公共衛(wèi)生事件之一，在短短幾個(gè)月內(nèi)急劇蔓延。2020年3月以后，新冠肺炎疫情升級(jí)為全球大流行，波及全球180多個(gè)國(guó)家。近50國(guó)宣布進(jìn)入緊急狀態(tài)。2020年9月以來(lái)，國(guó)內(nèi)外多地疫情防控出現(xiàn)反復(fù)，專(zhuān)家表示新冠病毒已成為 “常駐病毒”，應(yīng)做好長(zhǎng)期應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備。截至2020年底，全球超過(guò)8300萬(wàn)人確診新冠肺炎，造成近200萬(wàn)人死亡。

面對(duì)來(lái)勢(shì)洶洶的新冠肺炎疫情，在 “要經(jīng)濟(jì)還是要健康”的拉鋸戰(zhàn)中，不同國(guó)家呈現(xiàn)出兩種截然不同的應(yīng)對(duì)模式：以美國(guó)為代表的國(guó)家選擇寬松模式，寄希望于 “群體免疫”；而以中國(guó)為代表的國(guó)家采取嚴(yán)防嚴(yán)控模式，不惜代價(jià)遏制疫情蔓延［2］。停工停產(chǎn)停學(xué)、限制日常出行、暫停公共交通、限制區(qū)域間及國(guó)際間人口流動(dòng)等短期強(qiáng)制防控措施，有力遏制了疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)；同時(shí)也對(duì)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行和高質(zhì)量發(fā)展提出了巨大挑戰(zhàn)。2020年一季度我國(guó)GDP同比下降6.8%，一二三產(chǎn)業(yè)分別下降3.2%、9.6%、5.2%。在國(guó)際貨幣基金組織和世界銀行的預(yù)測(cè)中，疫情沖擊下，2020年中國(guó)GDP增速將由近年來(lái)的6%～7%降至2%左右。而統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2020年全年中國(guó)GDP實(shí)際增速為2.3%。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)的短暫停擺則進(jìn)一步抑制了全球碳排放量增長(zhǎng)。IEA于2021年3月發(fā)布的報(bào)告表明，2020年全球與能源相關(guān)的二氧化碳排放量下降5.8%。雖然達(dá)到二戰(zhàn)以來(lái)最大年降幅，但也并未完成聯(lián)合國(guó)年均下降7.6%的目標(biāo)。隨著疫情受控，經(jīng)濟(jì)回暖，全球碳排放量甚至出現(xiàn)觸底反彈的跡象。

新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)究竟產(chǎn)生了多大的影響？疫情沖擊路徑主要源于哪些方面？防控措施在其中又扮演了怎樣的角色？疫情下的碳減排是否真正有益于氣候目標(biāo)和碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)？這都是學(xué)術(shù)界亟待探討的問(wèn)題。

1 文獻(xiàn)綜述

在災(zāi)害損失評(píng)估體系中，災(zāi)害造成的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失按照其傳導(dǎo)路徑可以分為直接經(jīng)濟(jì)損失和間接經(jīng)濟(jì)損失［3，4］。傳染病造成的直接經(jīng)濟(jì)損失主要包括患者住院或死亡造成的勞動(dòng)力損失、醫(yī)療費(fèi)用增加、疫苗研發(fā)和接種的成本以及其他防控費(fèi)用等［5］。而間接經(jīng)濟(jì)損失是指因直接經(jīng)濟(jì)損失或產(chǎn)業(yè)鏈中斷引起的損失，受產(chǎn)業(yè)間的傳導(dǎo)過(guò)程影響存在一定的時(shí)滯效應(yīng)［6］，因此更具隱蔽性和破壞性，也增加了估算的難度和不確定性［7］。科學(xué)量化評(píng)估疫情造成的間接經(jīng)濟(jì)影響，對(duì)了解疫情發(fā)展程度，研判疫情沖擊風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

新冠肺炎疫情暴發(fā)以來(lái)，現(xiàn)有研究多聚焦于問(wèn)卷調(diào)查收集、同期歷史數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比等方式，基于理論分析或模型推演，評(píng)估新冠肺炎疫情對(duì)特定主體或維度的影響。部分學(xué)者從供給側(cè)出發(fā)，關(guān)注勞動(dòng)力供給問(wèn)題。蔡昉等［8］基于個(gè)體追蹤數(shù)據(jù)，分析了疫情暴發(fā)期間中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)遭受的沖擊，發(fā)現(xiàn)就業(yè)趨勢(shì)呈現(xiàn) “V”型特征。丁任重等［9］、趙云輝等［10］則對(duì)新冠肺炎疫情下復(fù)工復(fù)產(chǎn)的不同階段、行業(yè)選擇標(biāo)準(zhǔn)及差異化路徑進(jìn)行研究。部分學(xué)者從需求側(cè)入手，關(guān)注居民消費(fèi)問(wèn)題。賀小丹等［11］、李柳潁和武佳藤［12］通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，研究了新冠肺炎疫情對(duì)居民消費(fèi)信心及消費(fèi)行為的影響及其作用機(jī)制；Chen等［13］通過(guò)疫情期間214個(gè)地級(jí)市居民銀聯(lián)刷卡和二維碼消費(fèi)記錄與2019年同期數(shù)據(jù)的對(duì)比，發(fā)現(xiàn)線下消費(fèi)較線上消費(fèi)受到更為嚴(yán)重的沖擊。不少學(xué)者著眼于經(jīng)營(yíng)主體，側(cè)重于研究中小微企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)等市場(chǎng)主體在疫情中所處困境與所受影響并提出發(fā)展建議［14，15］。部分學(xué)者從環(huán)境視角，評(píng)估新冠肺炎疫情對(duì)碳排放及空氣質(zhì)量的影響。劉竹等［16］通過(guò)對(duì)中國(guó)省級(jí)日碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)大部分省（區(qū)、市）碳減排效應(yīng)集中在2020年第1季度，隨后碳排放量迅速回升；He等［17］、Chen等［18］評(píng)估了封城、交通管制等防控措施對(duì)空氣質(zhì)量的影響，認(rèn)為防控措施對(duì)空氣污染的改善效果有限且具有短期性。此類(lèi)研究基于特定視角，缺乏對(duì)新冠肺炎疫情總體經(jīng)濟(jì)影響的整體刻畫(huà)以及對(duì)沖擊傳導(dǎo)過(guò)程的分析。有鑒于此，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)工具，如投入產(chǎn)出模型和可計(jì)算一般均衡模型（CGE）由于在宏觀計(jì)量方面的優(yōu)勢(shì)而受到學(xué)者們的關(guān)注。Duan 等［19］、 游士兵等［20］運(yùn)用投入產(chǎn)出模型將疫情直接經(jīng)濟(jì)損失造成的產(chǎn)業(yè)需求變動(dòng)通過(guò)投入產(chǎn)出矩陣傳導(dǎo)到整個(gè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，進(jìn)而評(píng)估疫情的間接經(jīng)濟(jì)影響。劉世錦等［21］通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)分析法應(yīng)用于投入產(chǎn)出體系，從區(qū)域維度和行業(yè)維度分析了疫情沖擊路徑。為克服投入產(chǎn)出模型線性模擬、剛性反應(yīng)等缺點(diǎn)，也有不少學(xué)者采用CGE模型對(duì)疫情沖擊的經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行評(píng)估。CGE模型通過(guò)恒替代彈性生產(chǎn)函數(shù)（CES）描述了商品間及要素間的非線性替代關(guān)系，并將各行為主體的經(jīng)濟(jì)行為納入模型考慮，能夠詳細(xì)刻畫(huà)疫情沖擊在產(chǎn)業(yè)部門(mén)間的傳導(dǎo)機(jī)制［22］，在一定程度上克服了投入產(chǎn)出模型的缺陷，在疫情經(jīng)濟(jì)影響研究領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。吳先華等［5］、胡濱等［23］、陳素梅和李鋼［24］、 周梅芳等［25］采用 CGE 模型分析了新冠肺炎疫情對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊和產(chǎn)業(yè)變動(dòng)的影響，并對(duì)政策干預(yù)效果進(jìn)行評(píng)估。現(xiàn)有研究雖然較為全面地量化分析了新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響，卻沒(méi)有對(duì)疫情沖擊路徑進(jìn)行進(jìn)一步分解和識(shí)別，分別測(cè)算不同沖擊路徑下的影響及其作用機(jī)制；同時(shí)CGE方面既有研究大多集中在疫情的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)影響的測(cè)度，卻少有人關(guān)注疫情本身及其防控政策帶來(lái)的環(huán)境影響。

基于以上考慮，本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上：（1）進(jìn)一步將疫情沖擊按沖擊路徑劃分為供給側(cè)沖擊與需求側(cè)沖擊，按影響來(lái)源劃分為疫情本身的沖擊與防控措施的沖擊，分別計(jì)算其影響程度及作用機(jī)制，明確了疫情沖擊的主導(dǎo)路徑，測(cè)算出防控措施的經(jīng)濟(jì)代價(jià)；（2）在模型中加入碳排放模塊，考察疫情沖擊對(duì)我國(guó)碳排放的影響。

2 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 模型設(shè)定

本文構(gòu)建了一個(gè)單國(guó)靜態(tài)開(kāi)放經(jīng)濟(jì)模型，包括居民、政府、國(guó)外3個(gè)經(jīng)濟(jì)主體，涉及生產(chǎn)、消費(fèi)、投資儲(chǔ)蓄、進(jìn)出口等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，包涵生產(chǎn)模塊、商品模塊、市場(chǎng)主體收支模塊（居民、政府）、均衡模塊、福利模塊和碳排放模塊。

在生產(chǎn)模塊中，根據(jù)成本最小化原則采用CES函數(shù)進(jìn)行多層嵌套，如圖1所示。頂層生產(chǎn)函數(shù)為：

圖1 生產(chǎn)函數(shù)結(jié)構(gòu)示意圖

式中：a∈A表示生產(chǎn)部門(mén)；QA表示總產(chǎn)出；KEL表示能源-資本-勞動(dòng)合成品；U表示非能源中間投入；分別表示CES函數(shù)的規(guī)模參數(shù)、份額參數(shù)和替代彈性。

貿(mào)易模塊中，根據(jù)利潤(rùn)最大化原則，采用小國(guó)假設(shè)，通過(guò)阿明頓條件和CET函數(shù)分別描述國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上國(guó)產(chǎn)商品和進(jìn)口商品間的替代關(guān)系以及國(guó)內(nèi)產(chǎn)出在出口和內(nèi)銷(xiāo)間的分配組合。

式中：c∈C表示商品賬戶(hù)；QX表示國(guó)產(chǎn)商品；QD表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)并用于國(guó)內(nèi)銷(xiāo)售的商品，QE表示出口商品；QQ表示國(guó)內(nèi)市場(chǎng)銷(xiāo)售的商品；QM表示進(jìn)口商品。

市場(chǎng)主體收支模塊中，居民和政府的效用函數(shù)均采用柯布-道格拉斯函數(shù)。在效用最大化和收入約束條件下，導(dǎo)出消費(fèi)函數(shù)。

式中：YH、YG表示居民、政府收入；QH、PQ、QG、PG分別表示居民和政府商品消費(fèi)數(shù)量及價(jià)格；L、K表示勞動(dòng)和資本要素；WL、WK表示勞動(dòng)和資本要素價(jià)格；transfrhg表示政府對(duì)居民的轉(zhuǎn)移支付；shrh、shrg表示居民、政府對(duì)每種商品的消費(fèi)份額，mpc表示居民消費(fèi)傾向；GYPT、GYDVAT、GYTARF、GYDCT、GYDT分別表示生產(chǎn)稅、增值稅、關(guān)稅、消費(fèi)稅、所得稅。

居民福利變動(dòng)通過(guò)疫情沖擊前后的居民效用水平變化來(lái)表示，效用水平通過(guò)希克斯等價(jià)變動(dòng)以貨幣量衡量。

式中UY是用柯布-道格拉斯函數(shù)表示的居民效用；EV表示居民福利。

碳排放模塊參照郭正權(quán)（2011）［26］、 婁峰（2014）［27］、 李敏（2019）［28］等的研究，認(rèn)為 CO2的排放是由能源部門(mén)中間投入與最終消費(fèi)產(chǎn)生，計(jì)算公式如下：

式中，E表示能源部門(mén)中間投入；χc①表示價(jià)值轉(zhuǎn)換系數(shù)，θc表示碳排放系數(shù)。價(jià)值轉(zhuǎn)換系數(shù)由2018能源統(tǒng)計(jì)年鑒中煤炭、石油、天然氣消費(fèi)量與SAM對(duì)應(yīng)能源部門(mén)產(chǎn)出比值得到，碳排放系數(shù)參考 IPCC2006與陳詩(shī)一（2009）［28］的研究。

在宏觀閉合方面，勞動(dòng)力和資本市場(chǎng)采用新古典主義閉合，勞動(dòng)力和資本供給在短期內(nèi)無(wú)法自動(dòng)調(diào)整，由外生給定；投資-儲(chǔ)蓄方面采用約翰森閉合，儲(chǔ)蓄由投資外生決定。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

CGE模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為社會(huì)核算矩陣（以下簡(jiǎn)稱(chēng)SAM表）。本文依據(jù)2017年42部門(mén)投入產(chǎn)出表及相應(yīng)年份 《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)稅務(wù)年鑒》、 《中國(guó)財(cái)政年鑒》的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)RAS法進(jìn)行平衡處理形成2017年中國(guó)SAM表。其中，投入產(chǎn)出表中石油與天然氣開(kāi)采部門(mén)根據(jù)2017年中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒中的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)按比例進(jìn)行分解。CGE模型中外生參數(shù)一部分由SAM表校調(diào)獲得，替代彈性參數(shù)參照 Zhai和 Hertel（2005）［29］、婁峰（2015）［30］等的研究。

3 沖擊場(chǎng)景設(shè)定

考慮到后疫情時(shí)期，居民復(fù)工復(fù)產(chǎn)以及國(guó)家宏觀調(diào)控均會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)產(chǎn)生積極作用，為進(jìn)一步剝離純粹由于疫情沖擊所導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，本文按直接和間接影響考慮疫情對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的沖擊。直接沖擊包括因患病造成的直接勞動(dòng)力損失（S1）和政府醫(yī)療支出增加（S4）。在2020年內(nèi)，疫情并未徹底根除，累計(jì)確診人數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)。因此直接沖擊S1、S4持續(xù)時(shí)間按全年計(jì)算。間接沖擊主要包括防控措施造成的勞動(dòng)力供給中斷（S2）和居民消費(fèi)變動(dòng)（S3）。勞動(dòng)力供給中斷（S2）按實(shí)際停工停學(xué)天數(shù)計(jì)算。由于大規(guī)模封城和居家隔離措施的實(shí)施主要集中在第1季度，武漢也在4月8日解封。居民消費(fèi)變動(dòng)（S3）持續(xù)時(shí)間按1～3月計(jì)算。

結(jié)合文獻(xiàn)及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可將疫情沖擊歸納為以下3方面。

3.1 勞動(dòng)力供給

3.1.1 直接勞動(dòng)力損失（S1）

直接勞動(dòng)力損失通過(guò)患病造成的勞動(dòng)時(shí)間損失衡量，可按死亡、治愈出院、密切接觸者3種狀態(tài)分別計(jì)算。截至2020年12月31日24時(shí)，全國(guó)累計(jì)報(bào)告確診病例87071例，累計(jì)死亡病例4634例，累計(jì)治愈出院病例82067例，仍有確診病例370例，累計(jì)追蹤到密切接觸者905493人。此時(shí)，死亡率約在5.3%。假設(shè)370例現(xiàn)有確診病例里，5.3%的病人死亡，94.7%的病人治愈出院，則累計(jì)總死亡人數(shù)為4654人，治愈出院人數(shù)為82417人。

（1）死亡：按年工作日為250日計(jì)算，死亡病例勞動(dòng)力損失計(jì)1年（長(zhǎng)期來(lái)看，可以通過(guò)移民和人口增長(zhǎng)補(bǔ)上缺口）［31］。根據(jù)文獻(xiàn)及相關(guān)報(bào)道，死亡病例中，60歲以上的比例超過(guò)80%，30歲以下的比例不到1%［32，33］。因此假設(shè)死亡病例中16～59歲勞動(dòng)人口占20%，則死亡導(dǎo)致勞動(dòng)力損失為23.3萬(wàn)天。

（2） 治愈出院： 據(jù)新聞報(bào)道［34］及 Zhou 等（2020）［35］的研究，假設(shè)康復(fù)者平均住院時(shí)間為10天②，出院后進(jìn)行14天的居家隔離。扣除周末，每名康復(fù)者共計(jì)損失18個(gè)工作日。由于康復(fù)者年齡分布數(shù)據(jù)不可得，這里采用感染者年齡分布數(shù)據(jù)。 按張彥平（2020）［36］的研究，20～60歲感染者約占感染者總數(shù)的66.7%，10～20歲感染者僅占感染者總數(shù)的1.2%。因此假設(shè)治愈者者中勞動(dòng)人口的比重為67%，則治愈者勞動(dòng)力損失為99.40萬(wàn)天。

（3）密切接觸者：根據(jù)有關(guān)規(guī)定，對(duì)密切接觸者進(jìn)行為期14天的醫(yī)學(xué)觀察，工作日損失為10日。假設(shè)密切接觸者轉(zhuǎn)化率為5.8%［37］，為避免重復(fù)計(jì)算，密切接觸者勞動(dòng)力損失只計(jì)算醫(yī)學(xué)觀察后未感染人群。按2019年末我國(guó)勞動(dòng)年齡人口占比64%計(jì)算，則密切接觸者隔離造成的勞動(dòng)力損失為545.9萬(wàn)天。

2019年末全國(guó)就業(yè)人員77471萬(wàn)人，則直接勞動(dòng)力損失為：（23.3+99.4+549.9）/（77471*250）＝0.0035%。

3.1.2 勞動(dòng)力供給中斷（S2）

由于防控措施造成的勞動(dòng)力供給的中斷可分為停工損失和停學(xué)損失兩部分。

（1） 停工： 本文參照胡濱等（2020）［23］的計(jì)算方式，根據(jù)各省（區(qū)、市）停工天數(shù)、隔離天數(shù)、流動(dòng)人口比例及GDP比重，按照公式：

（i表示省（區(qū)、市））計(jì)算得出停工造成的勞動(dòng)力損失為3.1%。

（2）停學(xué)：停學(xué)期間，父母及其他家庭成員為照顧在家的學(xué)齡子女，可能出現(xiàn)缺勤。2019年中國(guó)0～15歲未成年有24977萬(wàn)人，假設(shè)停學(xué)期間，每?jī)蓚€(gè)孩子需要1個(gè)成年人照顧，借鑒Moli?nari等（2007）［38］的設(shè)定，每個(gè)在家看護(hù)孩子的工人只能提供一半的工作時(shí)間。假設(shè)50%家庭有其他家庭成員照顧學(xué)齡兒童而避免缺工。按照原定2月10開(kāi)學(xué)，5月11日時(shí)全國(guó)絕大部分省（區(qū)、市）中小學(xué)已經(jīng)開(kāi)學(xué)，停學(xué)時(shí)間扣除周末約為60天。則停學(xué)引起的勞動(dòng)力損失為187327.50萬(wàn)天。

勞動(dòng)力供給中斷損失為：3.1+187327.5/（77471*250）＝4.067%，直接勞動(dòng)力損失為0.0035%，疫情造成的勞動(dòng)力總損失為4.071%。

3.2 政府醫(yī)療支出增加（S3）

在新冠肺炎疫情中，國(guó)家和各級(jí)政府承擔(dān)了確診及疑似患者醫(yī)療費(fèi)，也負(fù)擔(dān)著防疫物資和疫苗研發(fā)等費(fèi)用支出，對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生商品和服務(wù)的需求顯著提高。根據(jù)財(cái)政部發(fā)布的數(shù)據(jù)，2020年政府衛(wèi)生健康支出19201億元，同比增長(zhǎng)15.2%。自2016～2019年，政府衛(wèi)生健康支出年增長(zhǎng)率穩(wěn)定維持在8.5%～10%。假設(shè)2020年未受疫情影響的正常情形下，政府衛(wèi)生健康支出增長(zhǎng)率為9%，則純粹由疫情造成的政府醫(yī)療支出增長(zhǎng)為6.2%。

3.3 居民消費(fèi)（S4）

受1～3月大規(guī)模限制出行的防控措施影響，居民平均消費(fèi)傾向和消費(fèi)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。在各行業(yè)停工停產(chǎn)與消費(fèi)信心受挫影響下，2020年第1季度人均消費(fèi)支出占可支配收入比重下降8.96%，分?jǐn)偟饺辏瑢⑹?020年平均消費(fèi)傾向下降2.24%。在消費(fèi)結(jié)構(gòu)方面，受居家隔離政策影響，餐飲住宿、文化娛樂(lè)等傳統(tǒng)線下模式服務(wù)業(yè)及交通行業(yè)居民消費(fèi)大幅減少。季度餐飲住宿收入累計(jì)值為6026.30萬(wàn)元，2019年同期為10644.1萬(wàn)元。考慮到近年來(lái)餐飲住宿收入一直呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，按2019年年平均增長(zhǎng)率9.4%計(jì)算，正常情況下2020年第1季度餐飲住宿收入應(yīng)為11644.65萬(wàn)元。疫情沖擊下，一季度餐飲住宿收入實(shí)際下降了52.78%，可推算出全年餐飲住宿消費(fèi)實(shí)際降低13.2%。同樣的方式可計(jì)算出全年居民交通消費(fèi)與文化體育娛樂(lè)消費(fèi)的下降比例分別為6%和12.26%。

綜上，本文設(shè)置以下4種新冠肺炎疫情沖擊情景：

S1：直接勞動(dòng)力損失：死亡、住院治療、密切接觸者隔離導(dǎo)致勞動(dòng)力損失0.0035%；

S2：勞動(dòng)力供給中斷：由于停工停學(xué)等防控措施造成的勞動(dòng)力損失4.067%；

S3：居民消費(fèi)：居民平均消費(fèi)傾向下降2.24%；居民在餐飲住宿、交通、文化娛樂(lè)方面消費(fèi)分別下降13.2%，6%，12.26%；

S4：政府消費(fèi)：政府醫(yī)療支出增加6.2%。

圖2 新冠肺炎疫情沖擊傳導(dǎo)路徑

4 模擬結(jié)果與分析

4.1 供給側(cè)與需求側(cè)分析

在供需兩側(cè)沖擊共同作用下，GDP、投資、消費(fèi)、進(jìn)出口等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)呈現(xiàn)出不同程度的下降，具體結(jié)果如表1所示。總體而言，供給側(cè)沖擊明顯大于需求側(cè)。以GDP為例，在供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)的 “漣漪效應(yīng)”和 “放大效應(yīng)”下，供給側(cè)沖擊造成全年GDP下降2.54%，在總體沖擊效應(yīng)中占到近90%。勞動(dòng)力供給中斷后，企業(yè)或在短期內(nèi)無(wú)法獲得投入替代直接減產(chǎn)；或因投入替代造成生產(chǎn)成本上升、產(chǎn)品需求下降。產(chǎn)品需求的減少進(jìn)一步導(dǎo)致企業(yè)降低對(duì)其他投入的需求，這種間接影響通過(guò)供應(yīng)鏈傳導(dǎo)不斷擴(kuò)大，最終導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)的巨大損失。目前，既有研究對(duì)GDP的影響大多在0.5%～3%之間（胡濱等、陳素梅和李鋼、 周梅芳等、 田盛丹）［23-25，40］，本文模擬結(jié)果在合理區(qū)間內(nèi)。

表1 供給側(cè)、需求側(cè)與所有沖擊疊加下宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化

需求側(cè)沖擊盡管較小，也存在兩種不同的沖擊路徑。其中居民方面通過(guò)抑制消費(fèi)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)向作用，政府方面通過(guò)擴(kuò)大支出，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生正向作用。二者在一定程度上相互抵消，緩解了需求側(cè)沖擊的下行壓力。然而政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的增長(zhǎng)受到政府預(yù)算的限制，其他公共支出縮水，從而削弱醫(yī)療支出的拉動(dòng)作用。從絕對(duì)值來(lái)看，居民消費(fèi)沖擊略大于政府消費(fèi)，使得需求側(cè)沖擊最終表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)。

值得注意的是，不同于GDP的變化趨勢(shì)，總投資與宏觀經(jīng)濟(jì)走向背道而馳。在疫情沖擊下，居民消費(fèi)支出減少，儲(chǔ)蓄增加。在投資儲(chǔ)蓄均衡狀態(tài)下，總投資隨之增加。而在政府消費(fèi)沖擊下；政府?dāng)U大支出會(huì)導(dǎo)致有效需求增加、國(guó)內(nèi)價(jià)格上漲，通過(guò)提高投資成本擠出私人投資。也有研究印證政府生產(chǎn)性支出在短期內(nèi)對(duì)私人資本確有“擠出效應(yīng)”［39］。由于居民消費(fèi)的正向拉動(dòng)作用大于政府消費(fèi)的擠出效應(yīng)，總投資在需求沖擊下呈小幅增長(zhǎng)趨勢(shì)。這與田盛丹（2020）［40］的模擬結(jié)果相似。

在進(jìn)出口方面，在供需兩側(cè)的雙向壓縮下，進(jìn)出口分別下降0.71%和2.86%。出口受疫情影響程度明顯大于進(jìn)口。進(jìn)一步分析二者的主導(dǎo)影響路徑可以發(fā)現(xiàn)，出口主要受供給側(cè)影響。當(dāng)勞動(dòng)力供給減少時(shí)，生產(chǎn)成本提高，出口產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力也隨著價(jià)格上漲持續(xù)走低，導(dǎo)致出口下降。對(duì)進(jìn)口而言，需求側(cè)是主導(dǎo)影響路徑。居民消費(fèi)萎縮通過(guò)抑制國(guó)內(nèi)需求，造成進(jìn)口的顯著下降。甚至完全抵消公共醫(yī)療支出對(duì)需求的拉動(dòng)效應(yīng)，使得進(jìn)口在需求側(cè)作用下最終呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

在居民福利方面，疫情總體上使居民福利減少14697億元。從供需兩側(cè)來(lái)看，沖擊影響基本相當(dāng)，分別使居民福利下降7356億元和7760億元，不存在明顯的主導(dǎo)路徑。供給側(cè)通過(guò)勞動(dòng)力供給減少影響居民收入，間接影響居民消費(fèi)；而需求側(cè)則是通過(guò)直接沖擊居民消費(fèi)影響居民福利。短期內(nèi)，疫情對(duì)居民福祉造成了較大影響，政府應(yīng)當(dāng)將 “保民生”作為各項(xiàng)應(yīng)對(duì)措施的重點(diǎn)。

4.2 直接沖擊與間接沖擊分析

從疫情的直接和間接沖擊的角度來(lái)看，可以將因患病治療、死亡造成的勞動(dòng)力損失和醫(yī)療費(fèi)用支出視為疾病本身的影響，而將封城、停學(xué)造成的勞動(dòng)力損失和居民消費(fèi)變動(dòng)視作防控措施的影響。總體而言，防控措施對(duì)經(jīng)濟(jì)的沖擊占絕對(duì)主導(dǎo)地位，使GDP下降2.79%，甚至超過(guò)所有沖擊疊加的效果。這說(shuō)明疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的沖擊很大程度源于各項(xiàng)防控措施對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。

具體來(lái)看，S1直接勞動(dòng)力損失的沖擊數(shù)據(jù)已經(jīng)是采取了防控措施后的結(jié)果，此時(shí)患病造成的勞動(dòng)力損失沖擊僅為0.0035%。為計(jì)算疾病本身的影響，本文進(jìn)一步考慮未采取封城措施的沖擊場(chǎng)景S*。根據(jù)吳尊友在北大的演講，武漢封城措施使150萬(wàn)人免受感染，減少6萬(wàn)人死亡［41］。在S*場(chǎng)景下，勞動(dòng)力損失增至0.061%。即便如此，根據(jù)表2，疾病本身的勞動(dòng)力損失對(duì)沖擊的影響仍然非常有限，弱于政府支出帶來(lái)的正向效應(yīng)。按確診患者人均醫(yī)療費(fèi)用2.3萬(wàn)元計(jì)算，武漢封城減少的150萬(wàn)感染者醫(yī)療費(fèi)需要345億元。而根據(jù)模擬，防控措施導(dǎo)致中國(guó)GDP減少約2.26萬(wàn)億元。然而，即使防控措施成本遠(yuǎn)高于醫(yī)療費(fèi)用成本，中國(guó)政府還是選擇不惜代價(jià)，采取快速遏制疫情擴(kuò)散的嚴(yán)控模式。這體現(xiàn)了中國(guó)政府始終把人民群眾生命健康安全置于首位。

表2 疫情本身與防控措施沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響 單位：%

4.3 碳排放變動(dòng)

在碳排放方面，從沖擊路徑看，供給側(cè)仍然占主導(dǎo)地位。雖然各行業(yè)對(duì)勞動(dòng)力資源的依賴(lài)程度有所不同，但勞動(dòng)力短缺對(duì)行業(yè)影響是全方位的。勞動(dòng)力供給減少通過(guò)提高生產(chǎn)成本減少下游產(chǎn)業(yè)需求抑制能源消費(fèi)，從而減少CO2排放。而從需求側(cè)看，居民消費(fèi)和政府消費(fèi)在能源消費(fèi)中所占比例不到10%，且除交通運(yùn)輸部門(mén)外，受沖擊的部門(mén)以低能耗服務(wù)業(yè)為主，因此消費(fèi)側(cè)沖擊在減排方面收效甚微。而在政府支出增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用下，CO2排放量還有略微增長(zhǎng)。從整體上看，在新冠肺炎疫情沖擊下，雖然全年CO2排放量下降了1.65%，但GDP降幅超過(guò)了CO2排放量降幅，碳排放強(qiáng)度上升1.12%。由此可見(jiàn)城市封鎖限制交通等防控措施雖然能在一定程度上減少CO2排放量，但與過(guò)去實(shí)施的減排政策相比，成本高、效率低。同時(shí)，新冠肺炎疫情雖然在短期內(nèi)對(duì)能源需求造成了一定沖擊，但長(zhǎng)期來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、“三孩”政策激勵(lì)下的人口增長(zhǎng)仍將推動(dòng)能源需求持續(xù)上升。因此通過(guò)抑制經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和能源需求實(shí)現(xiàn)減排不具可持續(xù)性。

表3 不同沖擊下全國(guó)碳排放變化情況

4.4 行業(yè)產(chǎn)出變動(dòng)

從圖3可以看出，新冠肺炎疫情造成除衛(wèi)生和社會(huì)工作外全行業(yè)產(chǎn)出下降。受損嚴(yán)重的行業(yè)中，部分行業(yè)的損失可歸咎于消費(fèi)需求萎縮。受限制出行、交通管控等封閉防控措施影響，住宿餐飲、文體娛樂(lè)、交通等部門(mén)首當(dāng)其沖，消費(fèi)需求銳減。住宿餐飲、文體娛樂(lè)也是受沖擊最嚴(yán)重的兩個(gè)部門(mén)，降幅均超過(guò)8%。而房地產(chǎn)作為高檔消費(fèi)品，受收入減少的影響，市場(chǎng)需求與行業(yè)產(chǎn)出也出現(xiàn)較大損失。通信設(shè)備、紡織品業(yè)等出口型產(chǎn)業(yè)則是受勞動(dòng)力短缺影響，生產(chǎn)成本提高、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力削弱，因此受到重創(chuàng)。除此之外，勞動(dòng)力短缺還直接影響了農(nóng)林牧漁產(chǎn)品和服務(wù)業(yè)等勞動(dòng)密集產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出，并通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)到下游食品煙草等行業(yè)。相關(guān)行業(yè)產(chǎn)出也因此受損嚴(yán)重。

圖3 疫情沖擊下行業(yè)產(chǎn)出變動(dòng)情況

盡管疫情對(duì)行業(yè)產(chǎn)出的影響具有全局性，但這種影響在產(chǎn)業(yè)間也存在異質(zhì)性。從三大產(chǎn)業(yè)的層面來(lái)看，一二三產(chǎn)業(yè)平均產(chǎn)出分別下降3.48%、2.20%、2.83%。第一產(chǎn)業(yè)作為勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，受勞動(dòng)力短缺和中下游產(chǎn)業(yè)鏈中斷影響，降幅最大。現(xiàn)代農(nóng)業(yè)規(guī)模效益在面對(duì)沖擊時(shí)，也在一定程度上轉(zhuǎn)化為規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)。第二產(chǎn)業(yè)雖然降幅小，但體量大，產(chǎn)業(yè)鏈復(fù)雜，產(chǎn)出損失最大。且我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)比重遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家和其他發(fā)展中國(guó)家，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尚不完善，勞動(dòng)力短缺造成的產(chǎn)業(yè)生態(tài)破壞、短期供應(yīng)鏈中斷的影響可能更為深遠(yuǎn)。就第三產(chǎn)業(yè)而言，疫情沖擊下，傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)受到巨大影響的同時(shí)，也推動(dòng)了行業(yè)和服務(wù)供給方式的替代的轉(zhuǎn)變，以 “云辦公”、“宅經(jīng)濟(jì)”為代表的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)為服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了契機(jī)，可謂機(jī)遇與危機(jī)并存。

5 結(jié)論與政策建議

本文以中國(guó)2017年42部門(mén)投入產(chǎn)出表為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)構(gòu)建了一個(gè)包含碳排放模塊的中國(guó)開(kāi)放經(jīng)濟(jì)CGE模型，根據(jù)沖擊來(lái)源設(shè)定不同情境，量化分析疫情沖擊造成的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散效應(yīng)以及CO2效應(yīng)，得出了以下結(jié)論：從整體上看，新冠肺炎疫情對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)、消費(fèi)、投資、進(jìn)出口及居民福利造成了不同程度的負(fù)面溢出效應(yīng)。從沖擊路徑來(lái)看，供給側(cè)沖擊占主導(dǎo)地位，在總體沖擊效應(yīng)中占到近90%；從影響來(lái)源來(lái)看，防控措施的影響遠(yuǎn)大于疾病本身的影響。在碳排放方面，新冠肺炎疫情及其防控措施雖然能在一定程度上減少CO2排放量，但減排成本高、效率低，不具可持續(xù)性。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

（1）穩(wěn)就業(yè)，保民生，穩(wěn)住經(jīng)濟(jì)基本盤(pán)。研究表明，供給側(cè)沖擊在新冠肺炎疫情沖擊中處于主導(dǎo)地位，勞動(dòng)力短缺一度造成產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈中斷。同時(shí)就業(yè)也是最大的民生，因此，穩(wěn)就業(yè)應(yīng)放在各項(xiàng)政策措施的首要位置。一方面促行業(yè)恢復(fù)，應(yīng)加大減稅降費(fèi)力度，擴(kuò)大增值稅減免范圍，向勞動(dòng)密集型行業(yè)傾斜，尤其注重疏通農(nóng)業(yè)和制造業(yè)等上下游產(chǎn)業(yè)鏈，盡快彌補(bǔ)勞動(dòng)力缺口；另一方面，保市場(chǎng)主體，扶持民營(yíng)經(jīng)濟(jì)，助企紓困和激發(fā)活力并舉，幫助受沖擊最直接且量大面廣的小微企業(yè)渡難關(guān)。保市場(chǎng)主體可以通過(guò)新增市場(chǎng)主體創(chuàng)造更多就業(yè)崗位，以達(dá)到增加就業(yè)的目標(biāo)。要更加關(guān)注疫情沖擊下顯現(xiàn)出的周期性失業(yè)問(wèn)題，擴(kuò)大失業(yè)保險(xiǎn)保障范圍，減輕失業(yè)者家庭負(fù)擔(dān)，避免因長(zhǎng)期失業(yè)致貧返貧。

（2）科學(xué)防疫，精準(zhǔn)施策，統(tǒng)籌兼顧常態(tài)化防控與經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩個(gè)大局。鑒于部分防控措施的嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)后果，在制定防控措施時(shí)，要注意持續(xù)時(shí)間和實(shí)施力度，避免過(guò)度防控和不當(dāng)防控。目前，國(guó)內(nèi)疫情總體平穩(wěn)向好，局部時(shí)有反復(fù)。在“外防輸入，內(nèi)防反彈”原則下，根據(jù)各地疫情形勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，因地制宜，制定合理的疫情防控常態(tài)化措施，實(shí)行差異化、精細(xì)化防控。借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等科技手段，充分掌握信息，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，做好疫情風(fēng)險(xiǎn)研判和預(yù)警，以最小的社會(huì)經(jīng)濟(jì)代價(jià)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效防疫。

（3）支持綠色經(jīng)濟(jì)，助力低碳轉(zhuǎn)型，推動(dòng)減排工作可持續(xù)發(fā)展。在封城等防疫措施的沖擊下，雖然全年CO2排放量有小幅下降，但碳排放強(qiáng)度上升表明依靠抑制經(jīng)濟(jì)活動(dòng)實(shí)現(xiàn)減排，成本高、效率低，不具可持續(xù)性。應(yīng)堅(jiān)持新發(fā)展理念，認(rèn)識(shí)到綠色投資政策較傳統(tǒng)的財(cái)政刺激政策更具優(yōu)勢(shì)，避免短期刺激經(jīng)濟(jì)的提振方案大力推行高能耗、碳密集型項(xiàng)目導(dǎo)致的排放量大幅快速反彈；另外從根本上實(shí)現(xiàn)碳減排需要找準(zhǔn)低碳轉(zhuǎn)型升級(jí)道路，推進(jìn)能源技術(shù)創(chuàng)新革命。加大對(duì)可再生能源發(fā)展的支持力度，將清潔能源作為經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃的核心，通過(guò)發(fā)展氫能、碳捕獲和儲(chǔ)存等清潔能源技術(shù)，推動(dòng)碳減排和碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

注釋?zhuān)?/p>

①由于投入產(chǎn)出表中數(shù)據(jù)為價(jià)值量，因此在計(jì)算CO2排放量時(shí)應(yīng)先將其轉(zhuǎn)化為實(shí)物量，故引入轉(zhuǎn)換系數(shù)χc。

②2月4日國(guó)衛(wèi)健委在新聞發(fā)布上提到全國(guó)出院患者的平均住院日是9天多一點(diǎn)，根據(jù)文獻(xiàn)，康復(fù)者的平均住院時(shí)間為11天，對(duì)二者求平均，假設(shè)康復(fù)者平均住院時(shí)間為10天。